ACM周中总结—9月7日

本文深入探讨了线段树在解决复杂区间问题的应用,通过具体案例解析了区间染色与区间合并的问题解决策略。

        这半个周并没有在做题,因为是在不会做,除去线段树的简单题其他的题完全看懂的不到5道,十分吃力。

        有两道印象深刻的题目。染色和区间合并的题。

        利用线段树对区间进行操作的题还算挺简单,无非就是基本操作,可到后面。。。记得有道关于区间染色的题,给出n条线段(全部垂直于x轴),如果有其中两线段可以用平行于x轴的线段相连,且不与其他线段交,那么称其水平可见,如果有三条线段两两可见,成为三角,求有多少三角。这道题思路还算简单,只要求出map[i][j]第i条鱼第j条是否可见,然后就好解决了,将每一条线段按x排序,找出该线段与左边所有线段的关系,对该线段利用y值建立线段树,找出线段树与之前i-1个线段的连接关系。彻底弄懂这个废了不少时间,还是太菜。。。

      另外,还有一个印象深刻的是关于区间合并的,给了长度为n的整数序列,查找(a,b)中连续区间中元素加和最大值,与左右端。这道题求(a,b)的和最大区间要不在(a,(a+b)/2),或在(((a+b)/2)+1,b),或者跨越中值,因此利用线段树对最大值,左端,右端,建立线段树,区间。这道题它的代码看懂实在不易,明天还要把它再敲一遍,加深线段树的理解。

      许多题目都还没看懂,包括上面区间合并的题,代码还有许多疑问,明早还是再看看其他博客大牛写的代码,然后在敲一遍。    

      

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值